据媒体报(bào)道，来自英(yīng)国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲(zhōu)研究所(suǒ)和美(měi)国得克萨(sà)斯大学(xué)的一个科研团队(duì)宣(xuān)布了一项重要(yào)成就：他们(men)通过(guò)堆叠二维（2D）材料(liào)，开发出一种厚度仅几个原子大小的人工神(shén)经(jīng)元(yuán)，其能够处理(lǐ)光(guāng)和电信号进(jìn)行计算，有望用(yòng)于下一代人工智能(néng)计算，也有助科学家(jiā)更(gèng)好地模(mó)拟和理(lǐ)解人脑。相关研究成果刊(kān)载(zài)于最新一期(qī)《自然·纳(nà)米技(jì)术》杂(zá)志。

　　业内人士(shì)分析指出，人工(gōng)智能应(yīng)用(yòng)的发展呈指(zhǐ)数级(jí)增(zēng)长，对计算能(néng)力(lì)也提出了越来(lái)越高(gāo)的要求(qiú)，只(zhǐ)有开发出革唐舞桐为什么叫王冬儿 唐舞桐可以晋升一级什么命性硬件(jiàn)，才能(néng)适应(yīng)未来算(suàn)力(lì)爆炸时代的要求。而此(cǐ)次科研(yán)人员(yuán)用了(le)3种(zhǒng)2D材料制备出了薄如(rú)原子的人工神经元，它能(néng)学习和处理更加复杂的任务。

　　公开资料(liào)显示，AI通过数(shù)据学习一层层的(de)神经网络(luò)，机器自主分(fēn)辨参(cān)数(shù)，不断地(dì)将参数归类(lèi)、计算，形(xíng)成机(jī)器自我的学习。神经网络在机器学习和认知科学(xué)领(lǐng)域，是一种模仿(fǎng)生物神经网(wǎng)络（动(dòng)物的中(zhōng)枢(shū)神经系统，特别是大脑）的结(jié)构和(hé)功能的数学模(mó)型或计算模型(xíng)。

　　神经网(wǎng)络(luò)由大量的(de)人工神经元联结进行(xíng)计算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部(bù)结(jié)构，具备(bèi)学习功能。

　　据财联社(shè)不完全整理(lǐ)，近期在互(hù)动易(yì)平台回复人(rén)工神经元(yuán)相(xiāng)关业(yè)务的上市公(gōng)司包括(kuò)中科曙(shǔ)光、科(kē)大讯飞、金自天正(zhèng)、大富科技、深水海纳等，具体情况如(rú)下：

　　具(jù)体来看(kàn)，科大讯(xùn)飞的讯飞超脑通过大数据(jù)、云(yún)计(jì)算和移动(dòng)互联网，并将算法直接和应用结合，在(zài)应用中不断迭代循环优(yōu)化。讯飞超脑采用了(le)对(duì)大脑(nǎo)的(de)深入(rù)解剖学，使人工神经网络像人的(de)大脑(nǎo)神经唐舞桐为什么叫王冬儿 唐舞桐可以晋升一级什么rong>元更加接近，从而使用(yòng)类(lèi)似(shì)的人工神经元方(fāng)式感(gǎn)知认知(zhī)智能问题(tí)。

　　中科曙光建设“全国一体(tǐ)化算力服务(wù)平(píng)台”，通过统一的算(suàn)力服务(wù)门户(hù)，实现(xiàn)全(quán)国(guó)范围(wéi)内智能(néng)算力(lì)、通(tōng)用算力资源(yuán)的融合(hé)调度(dù)及弹性供给，满(mǎn)足各类用户对算力的多样化、可靠性和便(biàn)捷性的需(xū)求。在(zài)类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学类(lèi)脑智能科学与技术(shù)研(yán)究院，依托公(gōng)司全国一体化算力服务平台(tái)，支(zhī)撑全脑(nǎo)860亿神经元规模的全脑模拟计算。

　　不过(guò)，值得注(zhù)意(yì)的是(shì)，有分析人士表示，关于人类大(dà)脑和神经(jīng)细胞，还有很多不(bù)了解(jiě)的(de)地方。事实上，不(bù)知道神经细胞是如何利用这(zhè)15种特征(zhēng)中的许(xǔ)多特(tè)征。

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